Notice bibliographique
Résumé
The query processor of a relational database system executes declarative queries on relational data using query evaluation plans. The cost of the query evaluation plan depends on various statistics defined by the query and data. These statistics include intermediate and base table sizes, and data distributions on columns. In addition to being an important factor in query optimization, such statistics also influence various runtime properties of the query evaluation plan. This thesis explores the interactions between queries, data, and statistics in the query processor of a relational database system. Specifically, we consider problems where any two of the three - queries, data, and statistics - are provided, with the objective of instantiating the missing element in the triple such that the query, when executed on the data, satisfies the statistics on the associated subexpressions. We present multiple query processing problems that can be abstractly formulated in this manner. The first contribution of this thesis is a monitoring framework for collecting and estimating statistics during query execution. We apply this framework to the problems of monitoring the progress of query execution, and adaptively reoptimizing query execution plans. Our monitoring and adaptivity framework has a low overhead, while significantly reducing query execution times. This work demonstrates the feasibility and utility of overlaying statistics estimators on query evaluation plans. Our next contribution is a framework for testing the performance of a query processor by generating targeted test queries and databases. We present techniques for data-aware query generation, and query-aware data generation that satisfy test cases specifying statistical constraints. We formally analyze the hardness of the problems considered, and present systems that support best-effort semantics for targeted query and data generation. The final contribution of this thesis is a set of techniques for designing queries for business intelligence applications that specify cardinality constraints on the result. We present an interactive query refinement framework that explicitly incorporates user feedback into query design, refining queries returning too many or few answers. Each of these contributions is accompanied by a formal analysis of the problem, and a detailed experimental evaluation of an associated system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».